package com.hmdp.utils;

import cn.hutool.bloomfilter.BloomFilter;
import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

@Slf4j
@Component
public class CacheClient {
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

//    @Resource
//    public IShopService shopService;
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate){
        this.stringRedisTemplate=stringRedisTemplate;
    }
    private void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value),time,unit);
    }
    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){
        //设置逻辑过期
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
        //写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }
    //用缓存空值解决缓存穿透问题
    public <R, ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback,Long time, TimeUnit unit){
        String key= keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(json)){
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 5.不存在，返回错误
        if(r==null){
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        this.set(key, r, time, unit);
        // 7.返回
        return r;
    }
    public <R, ID> R queryWithBloomFilter(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit, RBloomFilter<String> bloomFilter){
        String key= keyPrefix + id;
        // 布隆过滤器中不存在，直接返回
        if(!bloomFilter.contains(key)){
            log.info(String.format("布隆过滤器中不存在%s，直接返回",key));
            return null;
        }
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在

        if(StrUtil.isNotBlank(json)){
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值""
        if(json!=null){
            // 是空值，表明以前查过此商铺不存在，返回一个错误信息
            return null;
        }
        // 4.布隆过滤器中存在，根据id查询数据库
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 5.不存在，返回错误
        if(r==null){
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        this.set(key, r, time, unit);
        // 7.返回
        return r;
    }

    //用逻辑过期解决缓存击穿问题
    public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        String key= keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if(StrUtil.isBlank(json)){
            // 3.不存在，根据id查询数据库
            R r1 = dbFallback.apply(id);
            // 写入redis
            this.setWithLogicalExpire(key, r1, time, unit);
            return r1;
        }
        // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            // 5.1 未过期，直接返回店铺信息
            return r;
        }
        // 5.2 已过期，需要缓存重建
        // 6. 缓存重建
        // 6.1 获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2 判断是否获取锁成功
        if(isLock){
            // 6.3 成功，开启独立线程，实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
                try {
                    // 查询数据库
                    R r1 = dbFallback.apply(id);
                    // 写入redis
                    this.setWithLogicalExpire(key, r1, time, unit);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    // 释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4 返回过期的商铺信息
        return r;
    }

    public <R, ID> R queryWithPassThroughAndLogicalExpire(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        String key= keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if(json == null){
            System.out.println("// 3.不存在，根据id查询数据库");
            // 3.不存在，根据id查询数据库
            R r = dbFallback.apply(id);
            // 3.1 不存在，返回错误
            if(r==null){
                // 将空值写入redis，防止后续访问缓存穿透
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,CACHE_NULL_VALUE, CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 返回错误信息
                return null;
            }
            // 3.2 存在，写入redis
            this.setWithLogicalExpire(key, r, time, unit);
            return r;
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if(json.equals(CACHE_NULL_VALUE)){
            // 是空值，表明以前查过此商铺不存在，返回一个错误信息
            return null;
        }
        // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
        System.out.println("4.命中，需要先把json反序列化为对象");
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            // 5.1 未过期，直接返回店铺信息
            System.out.println("// 5.1 未过期，直接返回店铺信息");
            return r;
        }
        // 5.2 已过期，需要缓存重建
        System.out.println("// 5.2 已过期，需要缓存重建");
        // 6. 缓存重建
        // 6.1 获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2 判断是否获取锁成功
        if(isLock){
            // 6.3 成功，开启独立线程，实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
                try {
                    // 查询数据库
                    R r1 = dbFallback.apply(id);
                    // 写入redis
                    this.setWithLogicalExpire(key, r1, time, unit);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    // 释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4 返回过期的商铺信息
        return r;
    }
    public <R, ID> R queryWithBloomFilterAndLogicalExpire(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit,RBloomFilter<String> bloomFilter){
        String key= keyPrefix + id;
        // 布隆过滤器中不存在，直接返回
        if(!bloomFilter.contains(key)){
            log.info(String.format("布隆过滤器中不存在%s",key));
            return null;
        }
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if(json == null){
            System.out.println("// 3.不存在，根据id查询数据库");
            // 3.不存在，根据id查询数据库
            R r = dbFallback.apply(id);
            // 3.1 不存在，返回错误
            if(r==null){
                // 将空值写入redis，防止后续访问缓存穿透
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,CACHE_NULL_VALUE, CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 返回错误信息
                return null;
            }
            // 3.2 存在，写入redis
            this.setWithLogicalExpire(key, r, time, unit);
            return r;
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if(json.equals(CACHE_NULL_VALUE)){
            // 是空值，表明以前查过此商铺不存在，返回一个错误信息
            return null;
        }
        // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
        System.out.println("4.命中，需要先把json反序列化为对象");
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            // 5.1 未过期，直接返回店铺信息
            System.out.println("// 5.1 未过期，直接返回店铺信息");
            return r;
        }
        // 5.2 已过期，需要缓存重建
        System.out.println("// 5.2 已过期，需要缓存重建");
        // 6. 缓存重建
        // 6.1 获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2 判断是否获取锁成功
        if(isLock){
            // 6.3 成功，开启独立线程，实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
                try {
                    // 查询数据库
                    R r1 = dbFallback.apply(id);
                    // 写入redis
                    this.setWithLogicalExpire(key, r1, time, unit);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    // 释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4 返回过期的商铺信息
        return r;
    }
    public <R, ID> R queryWithMutex(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }

        // 4.实现缓存重建
        // 4.1.获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        R r = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2.判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                // 4.3.获取锁失败，休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
            }
            // 4.4.获取锁成功，根据id查询数据库
            r = dbFallback.apply(id);
            // 5.不存在，返回错误
            if (r == null) {
                // 将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 返回错误信息
                return null;
            }
            // 6.存在，写入redis
            this.set(key, r, time, unit);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            // 7.释放锁
            unlock(lockKey);
        }
        // 8.返回
        return r;
    }

    private boolean tryLock(String key){
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }
    private void unlock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
}
